小波分析在往复机械特征提取中的应用研究（可复制）.pdf

摘要机械设备监测与故障诊断技术是一门综合性技术,从本质上来讲是一个机器运行状态的模式识别问题,其关键就是故障信号的特征提取与分类。由于往复机械在工业生产中的重要作用,其故障诊断的研究具有重要意义。本文主要研究了小波分析方法在面向往复机械故障诊断的非平稳信号特征提取中的应用。主要进行了以下几方面的工作:苑瞧轿刃藕诺奶卣魈崛∥3龇⒌悖治隽斯谕夤收险锒虾托藕盘卣魈崛》法研究的现状,说明了研究非平稳信号的特征提取方法是故障诊断的内在要求。芯苛诵〔ǚ治觥⑿〔ò纸獾幕纠砺郏⒅氐阊芯苛诵〔ɑ男阅堋Mü研究指出只有根据信号的特征选择相应的小波基进行分解和特征提取,才能有效识别故障信息,使小波变换达到工程实用化。在此思想的指导下,提出了建立故障诊断专科门诊的设想。孕〔ǚ治鲇τ糜谛藕沤翟虢辛死砺鄯治觥=〔ǚ治鼋翟敕椒ㄓτ糜谕机械故障诊断中,通过仿真实验分析和工程实际应用分析,证明小波分析降噪方法可以有效的抑制非平稳信号中的噪声,并有效的保留信号中包含的故障信息。〔ò纸夥椒ㄓτ糜谕椿倒收险锒现校ü怨收闲藕沤行〔ò解,研究了故障信号在小波包分解下的故障特征。谛槟庖瞧骷际酰7⒘艘惶资视糜谕椿档男槟獠馐苑治鲆窍低常佣更好地为往复机械故障诊断服务。本文对文中所提方法进行了实验研究,结果表明,将小波分析方法用于信号降噪,能在不同的频率范围内对信号进行滤波,解决了低通滤波当信号和噪声频率发生重叠时不能进行有效分离的问题。可以作为往复机械故障诊断中的非平稳信号的预处理方法。小波包分解可以将信号分解到不同的频段,然后对各频段内的信号进行重构,再对所关心的频段的子信号进行分析,可以有效的提取非平稳信号中的故障特征。关键词:往复机械;故障诊断;小波分析;特征提取;大连理工大学硕士学位论文
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髀课题研究背景“工欲善其事,必先利其器”。为促进国民经济迅速持久地发展,确保电力、冶金、交通、矿山、石化、炼油、军工、建材等工矿企业中的机电设备高效、可靠、安全运行是至关重要的。设备的状态监测与故障诊断技术正是为企业“利其器”服务,因而得到广泛的重视。设备的诊断过程基本上可分为三个步骤:第一是诊断信息获取;第二是故障特征提取;第三是状态识别和故障诊断。诊断过程的关键是从动态信号中提取故障特征,信号处理是特征提取最常用的方法。随着设备状态监测和故障诊断工作在我国国民经济各工矿企业中不断深入开展,所面临的监测诊断对象和闯题日趋复杂和困难,其关键问题之一是如何对监测诊断中得到的机械动态信号的非平稳性进行有效的分析。所谓非平稳,是指信号的时域或频域统计特性与时间有关。机械监测诊断面临大量的非平稳动态信号,这是因为机械设备运行中的故障的发生或发展导致动态响应信号具有非平稳性。传统的信号处理方法以信号的平稳性为前提,分别仅从时域或频域给出统计平均结果,不能同时兼顾信号在时域和频域的局部化和全貌。因此,无法对信号的非平稳性进行有效地分析和处理。实践证明在许多场合下,基于平稳信号处理的机械设备监测诊断方法已不能很好地满足工程应用的要求,研究开发处理非平稳性好的工程应用方法是促进机械设备监测诊断不断发展的客观需要。随着现代化工业大生产的不断发展,机械设备的结构变得越来越复杂,并且经常运行于高速、重载以及恶劣环境等条件下。由于各种因素的干扰和影响,会导致机械设备发生故障,轻则降低生产质量或导致停产,增加维修费用,造成经济效益的降低;重则会造成严重的甚至是灾难性的事故。在国外如前苏联切尔诺贝利核电站爆炸,美国“挑战者”号航天飞机失事等;在国内,近年来一些化工厂也因为设备故障发生了多起恶性事故,造成重大的人员伤亡,给国家和人民的财产带来了重大的损失,这些都是近代设备重大事故中的典型。诚然,要求机械设备不出故障是不现实的,绝对安全可靠的机械设备也是根本不存在的。因此,我们只能从预防故障和减少损失的角度出发,及时发现设备的异常,掌握设备的运行状态,把握它的发展趋势;对已经形成的或正在形成的故障进行分析诊断,判断故障的部位和产生的原因,并及早采取有效的措施,做到防患于未然。设备状态监测与故障诊断技术就是为了适应这一需要而发展起来的一门既有理论基础、又有实际应用背景的交叉性学科。大连理工大学硕士学位论文
课题研究的意义另外,设备状态监测与故障诊断技术还是现代机械设备维修制度改革的基础。设备管理维修制度发展至今已具备三种类型:事后维修制、定期预防维修制和视情维修制。基于状态监测与故障诊断的视情维修制起始于年代初期,在连续过程企业中取得成功,获得了较高的设备利用率以及生产率,取得了巨大的经济效益。所以,故障诊断的基本任务就是监视机械设备的运行状态,诊断和判断机械设备的故障并提供有